UACER: 堅牢な敵対的強化学習のための新しいアプローチ

この研究は、敵対的強化学習アルゴリズムの堅牢性を向上させるための新しいフレームワーク、UACERを探求しています。この論文の貢献は、その不確実性認識批評家アンサンブルにあり、RLエージェントをより信頼性の高いものにする上で重要な進歩となる可能性があります。

• •UACERは、より堅牢な敵対的強化学習の解決策として提案されています。
• •このフレームワークは、不確実性認識批評家アンサンブルを組み込んでいます。
• •この研究はArXivで公開されており、初期段階の開発と査読プロセスを示唆しています。